CN114187735A - 基于多模式的火灾报警方法、装置、电子设备及存储介质 - Google Patents
基于多模式的火灾报警方法、装置、电子设备及存储介质 Download PDFInfo
- Publication number
- CN114187735A CN114187735A CN202111470173.6A CN202111470173A CN114187735A CN 114187735 A CN114187735 A CN 114187735A CN 202111470173 A CN202111470173 A CN 202111470173A CN 114187735 A CN114187735 A CN 114187735A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- fire
- fire alarm
- mode
- infrared
- signal
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 34
- 238000012937 correction Methods 0.000 claims description 21
- 230000005855 radiation Effects 0.000 claims description 15
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 9
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 7
- 238000003062 neural network model Methods 0.000 claims description 7
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 4
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 claims description 3
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 abstract description 15
- 238000001514 detection method Methods 0.000 abstract description 12
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 10
- 239000000523 sample Substances 0.000 description 6
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 5
- 238000001914 filtration Methods 0.000 description 4
- 206010000117 Abnormal behaviour Diseases 0.000 description 2
- 230000001413 cellular effect Effects 0.000 description 2
- 239000004973 liquid crystal related substance Substances 0.000 description 2
- 230000001360 synchronised effect Effects 0.000 description 2
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 description 1
- 238000005286 illumination Methods 0.000 description 1
- 239000000779 smoke Substances 0.000 description 1
- 230000003068 static effect Effects 0.000 description 1
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 1
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G08—SIGNALLING
- G08B—SIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
- G08B17/00—Fire alarms; Alarms responsive to explosion
- G08B17/12—Actuation by presence of radiation or particles, e.g. of infrared radiation or of ions
-
- G—PHYSICS
- G08—SIGNALLING
- G08B—SIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
- G08B17/00—Fire alarms; Alarms responsive to explosion
- G08B17/12—Actuation by presence of radiation or particles, e.g. of infrared radiation or of ions
- G08B17/125—Actuation by presence of radiation or particles, e.g. of infrared radiation or of ions by using a video camera to detect fire or smoke
Landscapes
- Business, Economics & Management (AREA)
- Emergency Management (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Fire Alarms (AREA)
Abstract
本发明涉及一种基于多模式的火灾报警方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，所述方法包括：预设多种火灾报警模式；获取火源目标的红外信号及视频信号，根据所述红外信号及视频信号对所述火灾报警模式进行调整；根据所述调整后的火灾报警模式进行火灾报警。本发明提供的基于多模式的火灾报警方法，能够充分发挥红外火焰探测和智能视频监控各自的优势，能够在火灾监测过程中进行自主调节。
Description
技术领域
本发明涉及火灾监测技术领域，尤其涉及一种基于多模式的火灾报警方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。
背景技术
红外火焰探测和智能视频监控在火灾监测领域具有广泛应用，但红外火焰探测难以滤除热源的干扰，在热源干扰比较严重的环境，误报率较高，智能视频监控则会受到实际环境光照变化、目标运动复杂性、遮挡等因素的影响，增加了火灾监测的难度。
现有火灾监测的方法是将红外火焰探测和智能视频监控进行简单的结合，当红外火焰探测输出火灾报警信息时，同时调用对应视频进行自动或者人工复核，但这样简单结合红外火焰探测和智能视频监控使得火灾报警不具有自主性和可调节性。
发明内容
有鉴于此，有必要提供一种基于多模式的火灾报警方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，用以解决现有技术中火灾监测过程不能自主调节的问题。
为了解决上述问题，本发明提供一种基于多模式的火灾报警方法，包括：
预设多种火灾报警模式；
获取火源目标的红外信号及视频信号，根据所述红外信号及视频信号对所述火灾报警模式进行调整；
根据所述调整后的火灾报警模式进行火灾报警。
进一步地，预设多种火灾报警模式，包括：
预设火灾报警模式一、火灾报警模式二及火灾报警模式三；
所述火灾报警模式一为根据红外信号进行报警；
所述火灾报警模式二为融合红外信号和视频信号进行报警；
所述火灾报警模式三为根据视频信号进行报警。
进一步地，获取火源目标的红外信号，包括：
获取红外干扰的初始红外信号和实时红外信号，以及火焰辐射的初始红外信号和实时红外信号。
进一步地，根据所述红外信号及视频信号对所述火灾报警模式进行调整，包括：
对所述红外信号及视频信号进行处理，得到处理后的红外信号及视频信号，根据所述处理后的红外信号和视频信号对所述火灾报警模式进行调整。
进一步地，对所述红外信号及视频信号进行处理，得到处理后的红外信号及视频信号，包括：
利用所述红外干扰的实时红外信号对所述红外干扰的初始红外信号进行基准修正，得到第一修正值；
利用所述火焰辐射的实时红外信号对所述火焰辐射的初始红外信号进行基准修正，得到第二修正值，对所述第二修正值进行前向差分，根据所述前向差分结果得到火源目标的峰值强度；
利用所述第一修正值、所述火源目标的峰值强度及信噪比计算公式得到火源目标的相对信噪比；
利用神经网络模型对所述火源目标的视频信号进行视频识别，得到视频识别结果及火源目标距离红外探测器的距离。
进一步地，根据所述处理后的红外信号和视频信号对所述火灾报警模式进行调整之前，包括：
当所述火源目标的峰值强度大于或者等于第一设定阈值，且所述火源目标的相对信噪比大于或者等于第二设定阈值时火灾报警模式一发出警报；
当所述火源目标距离红外探测器的距离大于或者等于第三设定阈值，且所述火源目标的峰值强度大于或者等于第四设定阈值，且所述火源目标的相对信噪比大于或者等于第五设定阈值时火灾报警模式二发出警报；
当所述视频识别结果显示异常时火灾报警模式三发出警报。
进一步地，根据所述处理后的红外信号和视频信号对所述火灾报警模式进行调整，包括：
若火灾报警模式一的报警频率达到第六设定阈值，且火灾报警模式三未发出警报，则对所述火灾报警模式一中的所述第一设定阈值进行调整；
若火灾报警模式二的报警频率达到第七设定阈值，且所述火源目标距离红外探测器的距离小于第三设定阈值时，则对所述火灾报警模式二中的所述第四设定阈值和第五设定阈值进行调整；
若火灾报警模式三的报警频率达到第八设定阈值，且火灾报警模式一未发出警报，则对所述火灾报警模式三中的所述神经网络模型进行重新训练。
本发明还提供了一种基于多模式的火灾报警装置，包括模式预设模块、模式调整模块及火灾报警模块；
所述模式预设模块，用于预设多种火灾报警模式；
所述模式调整模块，用于获取火源目标的红外信号及视频信号，根据所述红外信号及视频信号对所述火灾报警模式进行调整；
所述火灾报警模块，用于根据所述调整后的火灾报警模式进行火灾报警。
本发明还提供了一种电子设备，包括存储器和处理器，所述存储器上存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，实现如上述任一技术方案所述的基于多模式的火灾报警方法。
本发明还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机该程序被处理器执行时，实现如上述任一技术方案所述的基于多模式的火灾报警方法。
采用上述实施例的有益效果是：本发明提供的基于多模式的火灾报警方法，通过预设多种火灾报警模式，获取火源目标的红外信号及视频信号，根据所述红外信号及视频信号对所述火灾报警模式进行调整，根据所述调整后的火灾报警模式进行火灾报警，充分发挥了红外火焰探测和智能视频监控各自的优势，并可以在火灾监测过程中进行自主调节。
附图说明
图1为本发明提供的基于多模式的火灾报警装置的应用场景示意图；
图2为本发明提供的基于多模式的火灾报警方法一实施例的流程示意图；
图3为本发明实施例中提供的红外火焰探测中红外干扰信号变化示意图；
图4为本发明实施例中提供的红外火焰探测中火焰辐射信号变化示意图；
图5为本发明实施例中提供的智能视频监控识别示意图；
图6为本发明提供的基于多模式的火灾报警装置一实施例的结构框图；
图7为本发明提供的电子设备一实施例的结构框图。
具体实施方式
下面结合附图来具体描述本发明的优选实施例，其中，附图构成本申请一部分，并与本发明的实施例一起用于阐释本发明的原理，并非用于限定本发明的范围。
本发明提供了一种基于多模式的火灾报警方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，以下分别进行详细说明。
图1为本发明提供的基于多模式的火灾报警装置的应用场景示意图，该***可以包括服务器100，服务器100中集成有基于多模式的火灾报警装置，如图1中的服务器。
本发明实施例中服务器100主要用于：
预设多种火灾报警模式；
获取火源目标的红外信号及视频信号，根据所述红外信号及视频信号对所述火灾报警模式进行调整；
根据所述调整后的火灾报警模式进行火灾报警。
本发明实施例中，该服务器100可以是独立的服务器，也可以是服务器组成的服务器网络或服务器集群，例如，本发明实施例中所描述的服务器100，其包括但不限于计算机、网络主机、单个网络服务器、多个网络服务器集或多个服务器构成的云服务器。其中，云服务器由基于云计算(Cloud Computing)的大量计算机或网络服务器构成。
可以理解的是，本发明实施例中所使用的终端200可以是既包括接收和发射硬件的设备，即具有能够在双向通信链路上，执行双向通信的接收和发射硬件的设备。这种设备可以包括：蜂窝或其他通信设备，其具有单线路显示器或多线路显示器或没有多线路显示器的蜂窝或其他通信设备。具体的终端200可以是台式机、便携式电脑、网络服务器、掌上电脑(Personal Digital Assistant，PDA)、移动手机、平板电脑、无线终端设备、通信设备、嵌入式设备等，本实施例不限定终端200的类型。
本领域技术人员可以理解，图1中示出的应用环境，仅仅是与本发明方案一种应用场景，并不构成对本发明方案应用场景的限定，其他的应用环境还可以包括比图1中所示更多或更少的终端，例如图1中仅示出2个终端，可以理解的，该基于多模式的火灾报警装置还可以包括一个或多个其他终端，具体此处不作限定。
另外，参照图1所示，该基于多模式的火灾报警装置还可以包括存储器300，用于存储数据，如红外信号、视频信号等数据。
需要说明的是，图1所示的基于多模式的火灾报警装置的场景示意图仅仅是一个示例，本发明实施例描述的基于多模式的火灾报警装置以及场景是为了更加清楚的说明本发明实施例的技术方案，并不构成对于本发明实施例提供的技术方案的限定，本领域普通技术人员可知，随着基于多模式的火灾报警装置的演变和新业务场景的出现，本发明实施例提供的技术方案对于类似的技术问题，同样适用。
本发明实施例提供了一种基于多模式的火灾报警方法，其流程示意图，如图2所示，所述基于多模式的火灾报警方法包括：
步骤S201、预设多种火灾报警模式；
步骤S202、获取火源目标的红外信号及视频信号，根据所述红外信号及视频信号对所述火灾报警模式进行调整；
步骤S203、根据所述调整后的火灾报警模式进行火灾报警。
一个具体的实施例中，利用红外火焰探测器获取火源目标的红外信号，利用摄像头获取火源目标的视频信号，火源目标为起火车辆。
作为一个优选的实施例，预设多种火灾报警模式，包括：
预设火灾报警模式一、火灾报警模式二及火灾报警模式三；
所述火灾报警模式一为根据红外信号进行报警；
所述火灾报警模式二为融合红外信号和视频信号进行报警；
所述火灾报警模式三为根据视频信号进行报警。
需要说明的是，预设多种火灾报警模式，能够降低火灾误报率，通过预设的多种火灾报警模式进行火灾报警能够实现火灾报警模式间相互学习调整参数的过程，进一步降低火灾误报率。
作为一个优选的实施例，获取火源目标的红外信号，包括：
获取红外干扰的初始红外信号和实时红外信号，以及火焰辐射的初始红外信号和实时红外信号。
一个具体的实施例中，红外火焰探测器包含探头1和探头2，探头1用于检测太阳光、人工光源等的红外干扰信号，红外火焰探测中红外干扰信号变化示意图，如图3所示，探头2用于检测火源目标的火焰辐射信号，红外火焰探测中火焰辐射信号变化示意图，如图4所示。
作为一个优选的实施例，根据所述红外信号及视频信号对所述火灾报警模式进行调整，包括：
对所述红外信号及视频信号进行处理，得到处理后的红外信号及视频信号，根据所述处理后的红外信号和视频信号对所述火灾报警模式进行调整。
需要说明的是，对所述红外信号和视频信号进行处理，能够更好的监测火源目标，减少设备本身和环境因素的影响。
作为一个优选的实施例，对所述红外信号及视频信号进行处理，得到处理后的红外信号及视频信号，包括：
利用所述红外干扰的实时红外信号对所述红外干扰的初始红外信号进行基准修正，得到第一修正值；
利用所述火焰辐射的实时红外信号对所述火焰辐射的初始红外信号进行基准修正，得到第二修正值，对所述第二修正值进行前向差分，根据所述前向差分结果得到火源目标的峰值强度；
利用所述第一修正值、所述火源目标的峰值强度及信噪比计算公式得到火源目标的相对信噪比；
利用神经网络模型对所述火源目标的视频信号进行视频识别，得到视频识别结果及火源目标距离红外探测器的距离。
一个具体的实施例中，以探头1中60秒获取的红外干扰信号数据的中值作为所述红外干扰的初始红外信号为100，所述红外干扰的实时红外信号为101，101-100＝1，第一修正值为1；
以探头2中60秒获取的火焰辐射信号数据的中值作为所述火焰辐射的初始红外信号为200，所述火焰辐射的实时红外信号为300，300-200＝100，第二修正值为100，火焰辐射的红外信号强度从200到300，又从300到200，前向差分的符号由正变为负，可以判定第二修正值100对应位置处为火焰信号峰，火源目标的峰值强度为100；
信噪比计算公式为火源目标的峰值强度/第一修正值，火源目标的相对信噪比为100/1＝100；
对火源目标的峰值强度及火源目标的相对信噪比进行中值滤波，滤波阶数采用5阶，得到滤波后的火源目标的峰值强度为100及滤波后的火源目标的相对信噪比为100；
智能视频监控识别示意图，如图5所示，从图5中可以看出当火源目标也就是起火车辆出现低速、超速或者停车，并伴有火光或者烟雾时，利用火源目标异常行为模型得到的识别结果为存在火源目标异常行为即视频识别结果显示异常，利用视频识别得到火源目标距离火焰探测器即红外探测器的距离为30米。
作为一个优选的实施例，根据所述处理后的红外信号和视频信号对所述火灾报警模式进行调整之前，包括：
当所述火源目标的峰值强度大于或者等于第一设定阈值，且所述火源目标的相对信噪比大于或者等于第二设定阈值时火灾报警模式一发出警报；
当所述火源目标距离红外探测器的距离大于或者等于第三设定阈值，且所述火源目标的峰值强度大于或者等于第四设定阈值，且所述火源目标的相对信噪比大于或者等于第五设定阈值时火灾报警模式二发出警报；
当所述视频识别结果显示异常时火灾报警模式三发出警报。
一个具体的实施例中，第一设定阈值为200，第二设定阈值为10；
第三设定阈值为25米，第四设定阈值为50，第五设定阈值为2。
作为一个优选的实施例，根据所述处理后的红外信号和视频信号对所述火灾报警模式进行调整，包括：
若火灾报警模式一的报警频率达到第六设定阈值，且火灾报警模式三未发出警报，则对所述火灾报警模式一中的所述第一设定阈值进行调整；
若火灾报警模式二的报警频率达到第七设定阈值，且所述火源目标距离红外探测器的距离小于第三设定阈值时，则对所述火灾报警模式二中的所述第四设定阈值和第五设定阈值进行调整；
若火灾报警模式三的报警频率达到第八设定阈值，且火灾报警模式一未发出警报，则对所述火灾报警模式三中的所述神经网络模型进行重新训练。
一个具体的实施例中，当火灾报警模式一的报警频率达到10分钟内报警3次以上时，将第一设定阈值调至210；
当火灾报警模式二的报警频率达到10分钟内报警3次以上，且火源目标距离红外探测器的距离小于25米时，将第四设定阈值调至200，将第五设定阈值调至10；
当火灾报警模式三的报警频率达到10分钟内报警3次以上，且第一修正值和第二修正值均小于20时，将此视频信号标记为无异常，放入神经网络模型中重新训练。
本发明实施例提供了一种基于多模式的火灾报警装置，其结构框图，如图6所示，所述基于多模式的火灾报警装置包括模式预设模块601、模式调整模块602及火灾报警模块603；
所述模式预设模块601，用于预设多种火灾报警模式；
所述模式调整模块602，用于获取火源目标的红外信号及视频信号，根据所述红外信号及视频信号对所述火灾报警模式进行调整；
所述火灾报警模块603，用于根据所述调整后的火灾报警模式进行火灾报警。
如图7所示，上述基于多模式的火灾报警方法，本发明还相应提供了一种电子设备，该电子设备可以是移动终端、桌上型计算机、笔记本、掌上电脑及服务器等计算设备。该电子设备包括处理器10、存储器20及显示器30。
存储器20在一些实施例中可以是计算机设备的内部存储单元，例如计算机设备的硬盘或内存。存储器20在另一些实施例中也可以是计算机设备的外部存储设备，例如计算机设备上配备的插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card,SMC)，安全数字(SecureDigital,SD)卡，闪存卡(Flash Card)等。进一步地，存储器20还可以既包括计算机设备的内部存储单元也包括外部存储设备。存储器20用于存储安装于计算机设备的应用软件及各类数据，例如安装计算机设备的程序代码等。存储器20还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。在一实施例中，存储器20上存储有基于多模式的火灾报警程序40，该基于多模式的火灾报警程序40可被处理器10所执行，从而实现本发明各实施例的基于多模式的火灾报警方法。
处理器10在一些实施例中可以是一中央处理器(Central Processing Unit,CPU)，微处理器或其他数据处理芯片，用于运行存储器20中存储的程序代码或处理数据，例如执行基于多模式的火灾报警程序等。
显示器30在一些实施例中可以是LED显示器、液晶显示器、触控式液晶显示器以及OLED(Organic Light-Emitting Diode，有机发光二极管)触摸器等。显示器30用于显示在计算机设备的信息以及用于显示可视化的用户界面。计算机设备的部件10-30通过***总线相互通信。
在一实施例中，当处理器10执行存储器20中基于多模式的火灾报警程序40时实现以下步骤：
预设多种火灾报警模式；
获取火源目标的红外信号及视频信号，根据所述红外信号及视频信号对所述火灾报警模式进行调整；
根据所述调整后的火灾报警模式进行火灾报警。
本实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有基于多模式的火灾报警程序，该基于多模式的火灾报警程序被处理器执行时实现以下步骤：
预设多种火灾报警模式；
获取火源目标的红外信号及视频信号，根据所述红外信号及视频信号对所述火灾报警模式进行调整；
根据所述调整后的火灾报警模式进行火灾报警。
本发明公开的一种基于多模式的火灾报警方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，通过预设多种火灾报警模式，获取火源目标的红外信号及视频信号，根据所述红外信号及视频信号对所述火灾报警模式进行调整，根据所述调整后的火灾报警模式进行火灾报警，充分发挥了红外火焰探测和智能视频监控各自的优势，并可以在火灾监测过程中进行自主调节。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器(ROM)、可编程ROM(PROM)、电可编程ROM(EPROM)、电可擦除可编程ROM(EEPROM)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(RAM)或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM以多种形式可得，诸如静态RAM(SRAM)、动态RAM(DRAM)、同步DRAM(SDRAM)、双数据率SDRAM(DDRSDRAM)、增强型SDRAM(ESDRAM)、同步链路(Synchlink)DRAM(SLDRAM)、存储器总线(Rambus)直接RAM(RDRAM)、直接存储器总线动态RAM(DRDRAM)、以及存储器总线动态RAM(RDRAM)等。
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种基于多模式的火灾报警方法，其特征在于，包括：
预设多种火灾报警模式；
获取火源目标的红外信号及视频信号，根据所述红外信号及视频信号对所述火灾报警模式进行调整；
根据所述调整后的火灾报警模式进行火灾报警。
2.根据权利要求1所述的基于多模式的火灾报警方法，其特征在于，预设多种火灾报警模式，包括：
预设火灾报警模式一、火灾报警模式二及火灾报警模式三；
所述火灾报警模式一为根据红外信号进行报警；
所述火灾报警模式二为融合红外信号和视频信号进行报警；
所述火灾报警模式三为根据视频信号进行报警。
3.根据权利要求2所述的基于多模式的火灾报警方法，其特征在于，获取火源目标的红外信号，包括：
获取红外干扰的初始红外信号和实时红外信号，以及火焰辐射的初始红外信号和实时红外信号。
4.根据权利要求3所述的基于多模式的火灾报警方法，其特征在于，根据所述红外信号及视频信号对所述火灾报警模式进行调整，包括：
对所述红外信号及视频信号进行处理，得到处理后的红外信号及视频信号，根据所述处理后的红外信号和视频信号对所述火灾报警模式进行调整。
5.根据权利要求4所述的基于多模式的火灾报警方法，其特征在于，对所述红外信号及视频信号进行处理，得到处理后的红外信号及视频信号，包括：
利用所述红外干扰的实时红外信号对所述红外干扰的初始红外信号进行基准修正，得到第一修正值；
利用所述火焰辐射的实时红外信号对所述火焰辐射的初始红外信号进行基准修正，得到第二修正值，对所述第二修正值进行前向差分，根据所述前向差分结果得到火源目标的峰值强度；
利用所述第一修正值、所述火源目标的峰值强度及信噪比计算公式得到火源目标的相对信噪比；
利用神经网络模型对所述火源目标的视频信号进行视频识别，得到视频识别结果及火源目标距离红外探测器的距离。
6.根据权利要求5所述的基于多模式的火灾报警方法，其特征在于，根据所述处理后的红外信号和视频信号对所述火灾报警模式进行调整之前，包括：
当所述火源目标的峰值强度大于或者等于第一设定阈值，且所述火源目标的相对信噪比大于或者等于第二设定阈值时火灾报警模式一发出警报；
当所述火源目标距离红外探测器的距离大于或者等于第三设定阈值，且所述火源目标的峰值强度大于或者等于第四设定阈值，且所述火源目标的相对信噪比大于或者等于第五设定阈值时火灾报警模式二发出警报；
当所述视频识别结果显示异常时火灾报警模式三发出警报。
7.根据权利要求6所述的基于多模式的火灾报警方法，其特征在于，根据所述处理后的红外信号和视频信号对所述火灾报警模式进行调整，包括：
若火灾报警模式一的报警频率达到第六设定阈值，且火灾报警模式三未发出警报，则对所述火灾报警模式一中的所述第一设定阈值进行调整；
若火灾报警模式二的报警频率达到第七设定阈值，且所述火源目标距离红外探测器的距离小于第三设定阈值时，则对所述火灾报警模式二中的所述第四设定阈值和第五设定阈值进行调整；
若火灾报警模式三的报警频率达到第八设定阈值，且火灾报警模式一未发出警报，则对所述火灾报警模式三中的所述神经网络模型进行重新训练。
8.一种基于多模式的火灾报警装置，其特征在于，包括模式预设模块、模式调整模块及火灾报警模块；
所述模式预设模块，用于预设多种火灾报警模式；
所述模式调整模块，用于获取火源目标的红外信号及视频信号，根据所述红外信号及视频信号对所述火灾报警模式进行调整；
所述火灾报警模块，用于根据所述调整后的火灾报警模式进行火灾报警。
9.一种电子设备，其特征在于，包括存储器和处理器，所述存储器上存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，实现如权利要求1-7任一所述的基于多模式的火灾报警方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，其上存储有计算机程序，所述计算机该程序被处理器执行时，实现如权利要求1-7任一所述的基于多模式的火灾报警方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202111470173.6A CN114187735B (zh) | 2021-12-03 | 2021-12-03 | 基于多模式的火灾报警方法、装置、电子设备及存储介质 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202111470173.6A CN114187735B (zh) | 2021-12-03 | 2021-12-03 | 基于多模式的火灾报警方法、装置、电子设备及存储介质 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN114187735A true CN114187735A (zh) | 2022-03-15 |
| CN114187735B CN114187735B (zh) | 2024-04-23 |
Family
ID=80603380
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202111470173.6A Active CN114187735B (zh) | 2021-12-03 | 2021-12-03 | 基于多模式的火灾报警方法、装置、电子设备及存储介质 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN114187735B (zh) |
Citations (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20120314066A1 (en) * | 2011-06-10 | 2012-12-13 | Lee Yeu Yong | Fire monitoring system and method using composite camera |
| CN102855726A (zh) * | 2012-08-25 | 2013-01-02 | 镇江市金舟船舶设备有限公司 | 可视化相阵火灾报警*** |
| CN203588412U (zh) * | 2013-11-19 | 2014-05-07 | 上海安誉智能科技有限公司 | 三波段红外和视频图像复合型火焰探测器 |
| KR20140122534A (ko) * | 2013-04-10 | 2014-10-20 | 주식회사 금륜방재산업 | 점형 적외선 불꽃 감지기 |
| CN105512667A (zh) * | 2014-09-22 | 2016-04-20 | 中国石油化工股份有限公司 | 红外和可见光视频图像融合识别火灾的方法 |
| CN108240801A (zh) * | 2017-12-27 | 2018-07-03 | 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学 | 一种火场环境探测方法及装置 |
| CN110491066A (zh) * | 2019-08-21 | 2019-11-22 | 深圳云感物联网科技有限公司 | 基于红外热成像的森林防火监测预警*** |
| CN111008946A (zh) * | 2019-11-07 | 2020-04-14 | 武汉多谱多勒科技有限公司 | 消防现场使用的红外与可见光图像智能融合装置与方法 |
| CN112365669A (zh) * | 2020-10-10 | 2021-02-12 | 北京索斯克科技开发有限公司 | 双波段远红外融叠成像及火灾预警方法及*** |
| CN112542020A (zh) * | 2020-12-03 | 2021-03-23 | 合肥科大立安安全技术有限责任公司 | 一种基于双波段的红外火焰探测方法及*** |
-
2021
- 2021-12-03 CN CN202111470173.6A patent/CN114187735B/zh active Active
Patent Citations (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20120314066A1 (en) * | 2011-06-10 | 2012-12-13 | Lee Yeu Yong | Fire monitoring system and method using composite camera |
| CN102855726A (zh) * | 2012-08-25 | 2013-01-02 | 镇江市金舟船舶设备有限公司 | 可视化相阵火灾报警*** |
| KR20140122534A (ko) * | 2013-04-10 | 2014-10-20 | 주식회사 금륜방재산업 | 점형 적외선 불꽃 감지기 |
| CN203588412U (zh) * | 2013-11-19 | 2014-05-07 | 上海安誉智能科技有限公司 | 三波段红外和视频图像复合型火焰探测器 |
| CN105512667A (zh) * | 2014-09-22 | 2016-04-20 | 中国石油化工股份有限公司 | 红外和可见光视频图像融合识别火灾的方法 |
| CN108240801A (zh) * | 2017-12-27 | 2018-07-03 | 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学 | 一种火场环境探测方法及装置 |
| CN110491066A (zh) * | 2019-08-21 | 2019-11-22 | 深圳云感物联网科技有限公司 | 基于红外热成像的森林防火监测预警*** |
| CN111008946A (zh) * | 2019-11-07 | 2020-04-14 | 武汉多谱多勒科技有限公司 | 消防现场使用的红外与可见光图像智能融合装置与方法 |
| CN112365669A (zh) * | 2020-10-10 | 2021-02-12 | 北京索斯克科技开发有限公司 | 双波段远红外融叠成像及火灾预警方法及*** |
| CN112542020A (zh) * | 2020-12-03 | 2021-03-23 | 合肥科大立安安全技术有限责任公司 | 一种基于双波段的红外火焰探测方法及*** |
Non-Patent Citations (3)
| Title |
|---|
| 刘阳: "红外火焰探测器的研究与实现", 《中国知网 工程科技Ⅱ辑》, no. 5 * |
| 刘阳: "红外火焰探测器的研究与实现", 《中国知网 工程科技Ⅱ辑》, no. 5, 15 May 2020 (2020-05-15) * |
| 李琳: "红外成像目标信噪比的估算模型", 《中国知网 信息科技辑》, 15 March 2020 (2020-03-15) * |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN114187735B (zh) | 2024-04-23 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US11080434B2 (en) | Protecting content on a display device from a field-of-view of a person or device | |
| US10360479B2 (en) | Device and method for processing metadata | |
| US10296793B2 (en) | Deep 3D attention long short-term memory for video-based action recognition | |
| CN111310562B (zh) | 基于人工智能的车辆驾驶风险管控方法及其相关设备 | |
| US8743204B2 (en) | Detecting and monitoring event occurrences using fiber optic sensors | |
| US20200226360A1 (en) | System and method for automatically detecting and classifying an animal in an image | |
| CN111931153B (zh) | 基于人工智能的身份验证方法、装置和计算机设备 | |
| CN113111782A (zh) | 基于显著对象检测的视频监控方法及装置 | |
| CN103106763A (zh) | 报警***及方法 | |
| US10855728B2 (en) | Systems and methods for directly accessing video data streams and data between devices in a video surveillance system | |
| CN112001300B (zh) | 基于按位置交叉熵的楼宇监控方法、装置和电子设备 | |
| CN111310595B (zh) | 用于生成信息的方法和装置 | |
| CN114187735A (zh) | 基于多模式的火灾报警方法、装置、电子设备及存储介质 | |
| CN115426350A (zh) | 图像上传方法、图像上传装置、电子设备和存储介质 | |
| Nishanthini et al. | Smart Video Surveillance system and alert with image capturing using android smart phones | |
| CN111696290A (zh) | 安防决策方法、装置、计算设备及计算机存储介质 | |
| CN114666379B (zh) | 智能设备的控制方法、装置、计算机设备、存储介质 | |
| El-Shekhi et al. | Smart Surveillance System Using Deep Learning | |
| Tsai et al. | Design on Wireless Intelligent Sensor Network on Cloud Computing System for Smart Home | |
| KR20230094429A (ko) | 불법카메라 탐지 방법 및 장치 | |
| CN116206259A (zh) | 烟火识别方法、装置、电子设备及存储介质 | |
| CN106339298A (zh) | ***信息的显示方法、***与电子装置 | |
| CN205563773U (zh) | 一种基于生物识别技术的多功能智能安防终端 | |
| CN117939065A (zh) | 车辆环境监测方法、装置、计算机设备和存储介质 | |
| CN115264821A (zh) | 监控方法、监控装置、空调及电子设备 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |